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코스 개요
워크플로우 자동화에서의 AI/ML 개요
- AI 기반 자동화에 대한 전반적인 소개
- 워크플로우용 AI/ML 모델 이해하기
- Make의 API 및 자동화 기능에 대한 입문 내용
Make와 AI/ML API 간 연동 방법
- OpenAI, Google Cloud AI, Hugging Face 등 다양한 AI/ML 서비스 활용법
- 자동화 목적으로 AI 모델에 API 호출을 수행하는 방법
- API 인증 및 보안 관리 방안
감성 분석 및 텍스트 처리 기법
- 고객 피드백에서 유용한 정보 추출하는 방법
- 텍스트 분류를 위한 NLP 모델 활용법
- 감성 분석 결과에 기반하여 자동으로 응답 내용을 생성하는 기술
예측 모델링 및 의사결정 자동화
- 머신러닝 모델을 활용한 예측 분석 수행법
- AI 예측 결과에 따라 의사결정 과정을 자동화하는 방법
- 워크플로우 내에 예측 모델을 통합하는 절차
이미지 및 동영상 처리 자동화 기법
- AI를 활용한 이미지 인식 및 분류 기술
- 자동화 과정에서 객체 감지 기능을 적용하는 방법
- 콘텐츠 검열 및 태깅 작업의 자동화 구현법
AI 기반 자동화 워크플로우 최적화 전략
- 오류 처리 및 시스템 안정성 향상 방안
- Make 내에서 AI 통합 환경을 확장하는 기법
- AI 활용 자동화 워크플로우의 지속적인 모니터링 방법
AI 통합 기능의 테스트 및 디버깅 절차
- Postman을 활용한 API 검증 기법
- AI/ML 모델 응답 결과에 대한 디버깅 방법
- 자동화 프로세스의 정확도와 일관성 확보 전략
요약 및 향후 학습 방향 제시
- 본 강좌를 통해 얻게 된 주요 학습 내용 정리
- 추가적인 역량 개발을 위한 참고 자료 안내
- 질의응답 시간 및 강좌 마무리 발언
요건
- Make를 활용한 워크플로우 자동화 경험
- API와 웹훅에 대한 기본 이해
- AI/ML 개념 및 모델에 관한 기초 지식
수강 대상
- AI/ML 엔지니어
- 데이터 과학자
- 기술 혁신가
14 시간
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실제 예시
Maria - Fundacja PTA
코스 - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
기계 번역됨